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人工智能和机器学习之关联规则学习算法：FP-Growth 算法：
人工智能与机器学习概论
1 引言
1.1 关联规则学习的重要性
关联规则学习在数据挖掘领域扮演着至关重要的角色，尤其在市场篮子分
析、推荐系统、以及生物信息学中。它帮助我们从大量数据中发现物品之间的
有趣关联或共现模式，从而揭示潜在的市场趋势、用户偏好或生物特征。例如，
在超市购物数据中，通过关联规则学习，我们可以发现“购买尿布的顾客往往
也会购买啤酒”这样的有趣模式，这在实际商业决策中具有重大价值。
1.2 FP-Growth 算法的历史与背景
FP-Growth 算法，全称为“频繁模式增长算法”，由 Jiawei Han 等人在 2000
年提出，旨在解决 Apriori 算法在处理大规模数据集时的效率问题。Apriori 算法
需要频繁地扫描数据库，生成候选集，这在大数据集上非常耗时。FP-Growth
算法通过构建一个称为 FP 树的紧凑数据结构，只扫描数据库两次，就能高效地
挖掘出所有频繁项集，大大提高了关联规则学习的效率。
2 FP-Growth 算法详解
FP-Growth 算法的核心在于构建 FP 树和利用 FP 树进行模式挖掘。下面，我
们将通过一个具体的例子来详细讲解 FP-Growth 算法的工作流程。
2.1 构建 FP 树
假设我们有以下的交易数据集：
交易 ID
购买物品
T1
{A, B, C}
T2
{A, C, D}
T3
{A, B, D}
T4
{B, C, D}
T5
{A, B, C, D}
首先，我们需要统计每个物品的出现频率，得到如下频率表：
物品
频率
A
4
B
4
C
4
D
4
然后，按照频率从高到低的顺序，构建 FP 树。FP 树是一种前缀树，其中
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